# 试题-5

**Repository Path**: dizhu/test-question-5

## Basic Information

- **Project Name**: 试题-5
- **Description**: 试题-5
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-19
- **Last Updated**: 2025-09-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 试题-5

## ----简答题---
## 一、缺失值和异常值处理验证
## 1、缺失值检测 2、描述性统计 3、可视化分析 4、规则验证 5、抽样复核
## 二、业务数据采集目标和范围
## 1、需求分析 2、KPI对齐 3、数据源评估 4、法律法规 5、成本权衡
## 三、业务数据处理目标和流程
## 1、目标拆解 2、流水线设计 3、工具选型 4、质量指标 5、版本控制
## 四、业务数据采集流程环节程
## 1、需求确认 2、技术调研 3、方案设计 4、实施部署 5、监控报警
## 五、业务数据处理流程阶段
## 1、数据清洗2、特征工程 3、数据聚合 4、质量验证 5、结果交付
## -----论述题------
## 一、智能音箱应用场景与用户品质
## 1、语音控制中枢2、生活助手3、娱乐中心4、信息交互入口5、智能场景联动
## 二、数据分析工具选择关键因素
## 1、数据规模适配性2、成本效益3、功能完备度4、学习成本5、生态集成性
## 三、用户行为数据分析优化策略
## 1、口音自适应训练2、上下文学习3、端云协同计算4、高频指令优化5、噪声场景增强
## ----编程题-----
## 1、df[col].between   
## 2、self.df.query 
## 3、pd.DataFrame.from_dict 
## 4、auditor.check_accuracy 
## 5、self.data['age'].median 
## 6、self.data['avg_order_value'].mean 
## 7、sns.heatmap  
## 8、clusters = kmeans.fit_predict